我有一个从 Excel 读取的 DataFrame,其中一列的类型为 DateTime。
sales_data=pandas.read_excel(r'Sample Sales Data.xlsx')
我能够使用 str.extract/lambda 函数从其他列中提取子字符串。但是我无法处理“订单日期”栏
命令 sales_data['Order Date']
给出以下输出
按照 other 中的建议计算器 questions , 我试过
sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.str.slice())
我收到一个错误:AttributeError: 'datetime.datetime' object has no attribute 'str' 为了检查订单日期列的类型,我尝试了
sales_data['Order Date'].apply(lambda x:type(x))
我得到类型 datetime.datetime 但是当我尝试 datetime 操作时
sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.strftime("m"))
我收到错误:AttributeError: 'int' object has no attribute 'strftime' 我得到了类似的命令错误
sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.dt.month)
请提出一种无需遍历 DataFrame 即可将日期时间对象中的月份提取到另一列中的方法。我无法对该列使用 datetime 或 int 函数,因为它同时作为 datetime 和 int 列。
最佳答案
使用dt
访问器:
sales_data=pandas.read_excel(r'Sample Sales Data.xlsx', parse_dates=['Order Date'])
sales_data['Order Date'].dt.month
假设这个数据框:
>>> sales_data
Order Date
0 2016-01-01 00:00:00
1 2016-03-28 22:00:00
>>> sales_data['month'] = sales_data['Order Date'].dt.month
>>> sales_data
Order Date month
0 2016-01-01 00:00:00 1
1 2016-03-28 22:00:00 3
关于python - 从 pandas DataFrame 中的日期时间列中提取月份,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69375868/